数据：特征值说明：X1社会从业人数 X2在岗职工工资总额X3社会消费零售总额X4城镇居民人均可支配收入X5城镇居民人均消费性支出X6年末总人口X7全社会固定资产投资额X8地区生产总值X9第一生产值X10税收X11居民消费价格指数X12第三产业与第二产业产值比X13居民消费水平Y财政收入一、对数据进行分析①描述性统计分析：import numpy as np
import pandas
最近工作中遇到了时序预测问题，查询了部分博客找到部分特征工程的处理过程，感觉还可以分享一下：原始数据的检测（波动，平稳性，周期，方差等）和时间序列的预测代码参考：本文的内容主要来源于博客：本人做了适当的注释和补充。https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/02/time-series-forecasting-codes-python/ 英文不错的读者可以前
一、前言 在图像处理领域，卷积神经网络（Convolution Nerual Network，CNN）凭借其强大的性能取得了广泛的应用。作为一种前馈网络，CNN中各输入之间是相互独立的，每层神经元的信号只能向下一层传播，同一卷积层对不同通道信息的提取是独立的。因此，CNN擅长于提取图像中包含的空间特征，但却不能够有效处理时间序列数据（
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2024-05-06 10:46:32
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什么是时序数据库先来介绍什么是时序数据。时序数据是基于时间的一系列的数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性；往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。时序数据库就是存放时序数据的数据库，并且需要支持时序数据的快速写入、持久化、多纬度的聚合查询等基本功能。对比传统数据库仅仅记录了数据的当前值，时序数据库则记录了所有的历史数据。同时
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2024-06-03 10:55:03
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目录T-GCN早期研究本文贡献ST-GCN 本文亮点网络结构时间模块 输出层ASTGCN本文亮点网络结构时空注意力 GMAN本文亮点网络结构时空嵌入（STE）时空注意力模块T-GCN早期研究早期的方法只考虑了交通状况在时间上的动态变换，忽略可空间之间的相互依赖。一些研究引入了卷积神经网络来对空间特征进行提取，但普通卷积局限于处理像图像这种欧几里德结构的数据，对于交通数
一般的深度学习入门例子是MNIST 的训练和测试，几乎就算是深度学习领域的 HELLO WORLD 了，但是，有一个问题是，MNIST 太简单了，初学者闭着眼镜随便构造几层网络就可以将准确率提升到 90% 以上。但是，初学者这算入门了吗？答案是没有。现实开发当中的例子可没有这么简单，如果让初学者直接去上手 VOC 或者是 COCO 这样的数据集，很可能自己搭建的神经网络准确率不超过 30%。是的，
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2024-10-14 11:34:32
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数据模型Prometheus 存储的是时序数据, 即按照相同时序(相同的名字和标签)，以时间维度存储连续的数据的集合。时序索引时序(time series) 是由名字(Metric)，以及一组 key/value 标签定义的，具有相同的名字以及标签属于相同时序。时序的名字由 ASCII 字符，数字，下划线，以及冒号组成，它必须满足正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*, 其名
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2024-07-09 11:41:07
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近日，阿里云宣布高性能时间序列数据库 (High-Performance Time Series Database , 简称 HiTSDB) 正式商业化。先跟大家聊一下什么叫时序数据。简单的说，就是时间上分布的一系列数值，关键字是数值，我们一般认为的时序数据是什么时间发生了什么事情，但是在时序数据这个领域里定义的时序数据全都是跟数值有关的。也就是说，如果只是一个带有时间戳的一条数据并不能叫做时序数
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2023-11-30 11:11:14
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1.时序数据的特点以及大数据背景下的可优化空间？ 大数据时代已经到来了很多年，大数据解决方案基本成熟， Hadoop集群处理方案基本成为了一个处理大数据的最佳实践。他所处理的数据包含结构化，半结构化，非结构化的数据，通过Sqoop、Flume、kafka收集数据，通过hbase、hdfs存储数据、通过mapreduce、sparkstreaming等计算数据，最后通过hive作为数据仓库为应用
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2024-04-07 15:12:08
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第九章 时序数据 # 导入需要的模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline # 加这个代码，就可以直接再cell里面生成图像UsageError: unrecognized arguments: # 加这个代码，就可以直接再cell里面生成图像【注意】右括号
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2023-12-11 18:47:24
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近几年大数据和人工智能技术逐渐成熟，运维领域多年来面临的困境有望得到突破。AIOps就是在这样一个环境下自然孕育而生。IT运维数据天生就有数据量大，维度多，时序等特征，结合人工智能算法，通过训练，就可以让机器自动发现系统异常，快速找到关联的根因，甚至可以根据历史数据提前做出预测。近些年关于AIOps的研究越来越热门，其中，多维时间序列的异常检测和故障诊断是其中非常重要的一个课题方向。本次和大家分享
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2024-03-30 10:19:42
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目录一、介绍二、安装三、inflxudb保留字四、基本语法1、客户端操作1. 数据库操作2. 数据表和数据操作3. series 操作4.Shard 5. 用户操作2、API操作状态码3、Java操作五、常用函数 六、存储策略1.查看策略2.创建策略3、修改策略4. 删除七、目录与文件结构八、数据备份1、备份和恢复DB数据一、DB备份二、DB恢复二、备份和恢复元数据1、备份元数
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2024-05-27 20:38:26
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背景及简介NoSQL 技术主要解决以互联网业务应用为主的大数据应用问题，重点要突出处理速度的响应和海量数据的存储问题。NoSQL 的定义 ：主体符合非关系型、分布式、开放源码和具有横向扩展能力的下一代数据库。英文名称 NoSQL 本身的意思是“Not not SQL”，意即“不仅仅是 SQL ” 。在 NoSQL 里经常要用到 的一些时间单位为秒 （s ）、毫秒（ ms ）、微秒（µs ）、纳秒（
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2023-11-02 08:16:00
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物联网IOT时序数据库influxdb物联网IOT时序数据库influxdb(2.x)1.简介2.InfluxDB相关概念3.InfluxDB安装3.1 本地安装3.2 docker容器方式4.设置 InfluxDB5.常用操作 物联网IOT时序数据库influxdb(2.x)1.简介InfluxDB是开源时序型数据库，由Go写成，不过可惜的是开源的只有单机版，InfluxDB在集群方面闭源收费
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2023-08-16 18:37:32
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同样也要对时间特征进行提取柱塞泵振动信号是一种时序信号，它包含了随时间变化的信息，而传统的卷积神经网络（CNN）主要用于处理图像等具有空间结构的数据，因此在处理时序信号时可能会忽略掉重要的时序特征。为了更有效地处理时序数据，可以考虑以下一些方法：适用于时序数据的神经网络模型：针对时序数据，可以使用一些专门设计用于处理序列数据的神经网络模型，例如循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）。这
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2024-06-18 12:13:50
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IoTDB 是一款时序数据库，相关竞品有 Kairosdb，InfluxDB，TimescaleDB等，主要使用场景是在物联网相关行业，如：车联网、风力发电、地铁、飞机监控等等，具体应用案例及公司详情可以查看：IoTDB在实际公司中的使用信息收集IoTDB 模块主要分为Client，JDBC，Server，TsFile，Grafana，Distribution&nbs
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2023-07-28 22:09:12
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1、Bottleneck卷积核 Bottleneck卷积核的特点是能够降低特征数据的维度减少计算量，增加模型的非线性表达能力。 Bottleneck卷积核可以改变原始输入数据的通道数，而3×3卷积核可以通过组合多个卷积核的方式实现大尺寸卷句话饿的卷积效果。 在卷积核大小和步长不变的情况下，连续使用两个3×3卷积核得到的特征图大小相当于使用1个5× 5卷积核得到的特征图大小。参数数量从26（5×5
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2024-10-25 13:28:24
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前言之前阿里的朋友给我安利过一个工具，用代码的方式生成时序图。感觉很不错，所以给大家分享一下。日常开发，一般在设计阶段，我们都需要画时序图、用例图等等。大家平时画图的时候，是用draw.io还是processOn呢？用它们画出的图，其实都很挺好看的。但是呢，今天介绍一个款开源的画图神器！用代码就能画图，配合IDE使用，画图高效简单，信手拈来,还挺美观的。这个神器就是PlantUML。1. Plan
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2023-09-17 01:01:03
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1、数组：由类型相同的数据元素（可以是线性表）构成的有序集合，每个元素受n(n≥1)个线性关系的约束，并称该数组为 n 维数组。广义表：元素为线性表，类型可不同。数组的特点：元素本身可以具有某种结构，属于同一数据类型； 数组是一个具有固定格式和数量的数据集合。二维数组是数据元素为线性表的线性表。2、寻址 数组没有插入和删除操作，所以，不用预留空间，适合采用顺序存储。一维数组：设一维数组的下标的范围
最近，各个大厂都在开猿节流，程序员们在公司里，靠什么技能来“保命”？一方面，大家要有过硬的编程基础，另一方面，对UML图的掌握也很重要。今天，我们就来说一说其中一种重要的UML图：时序图。时序图的使用场景非常广泛，几乎各行各业都可以使用，可以用于梳理业务流程，使业务看起来非常清晰，也可以梳理开源软件，梳理各个组件之间的关系，层次非常清楚，便于记忆，也可以使用在更多场景。一、什么是时序图？时序图(S
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2023-07-20 13:34:09
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